package com.smile.frame.mq.kafka.mynative;

import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.smile.frame.mq.kafka.dto.OrderDTO;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 消息生产者
 *
 * @author LGC
 */
public class MsgProducer {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.88.54:9092");
        /*
          发出消息持久化机制参数
         （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
         （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。
             这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader 又挂掉，则消息会丢失。
         （3）acks=‐1或all： 这意味着leader需要等待所有备份(min.insync.replicas配置的备份个数)都成功写入日志，这种策略会保证只要有 一个备份存活就不会丢失数据。
             这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
        */
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
        // 发送失败会重试，默认重试间隔100ms，重试能保证消息发送的可靠性，但是也可能造成消息重复发送，比如网络抖动，所以需要在接收者那 边做好消息接收的幂等性处理
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        // 重试间隔设置
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 300);
        // 设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32MB
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        // kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker，
        // 设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        // 默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        // 一般设置100毫秒左右，就是说这个消息发送完后会进入本地的一个batch，如果100毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去

        // 如果100毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 100);
        // 把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        // 把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        int msgNum = 10;
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 1; i <= msgNum; i++) {
            OrderDTO order = new OrderDTO(i, 100 + i, 1, 1000);
            // 指定发送分区
//            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("test", 0, order.getOrderId().toString(), JSONUtil.toJsonStr(dto));

            // 未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("test", order.getOrderId().toString(), JSONUtil.toJsonStr(order));

            // 等待消息发送成功的同步阻塞方法
//             RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
//             System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" + metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());

            //异步方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" + exception.getStackTrace());
                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic‐" + metadata.topic() + "|partition‐" + metadata.partition() + "|offset‐" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
        //送积分TODO
        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();
    }
}

